[发明专利]一种电力零售商关联度的数据处理方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种电力零售商关联度的数据处理方法，其特征在于，包括：

获取电力零售商的历史经营数据，并根据所述历史经营数据计算得到整体监测指标值和个体监测指标值；

分别利用改进功效系数法和综合指数法对所述整体监测指标值和所述个体监测指标值进行无量纲化处理，得到经无量纲化处理后的指标值；

根据所述经无量纲化处理后的指标值以及各指标的预设评价参考值，利用灰色综合评价方法计算各指标对应的指标关联系数；

结合层次分析法及专家评分法，通过对所述整体监测指标值和所述个体监测指标值中的因素两两比较构造判断矩阵，从而赋予电力零售商各指标的权重值；

根据所述各指标的权重值和所述各指标关联系数，利用所述灰色综合评价方法计算电力零售商整体关联度。

2.如权利要求1所述的一种电力零售商关联度的数据处理方法，其特征在于，根据所述经无量纲化处理后的指标值以及各指标的预设评价参考值，利用灰色综合评价方法计算各指标对应的指标关联系数，具体为：

根据以下公式计算各指标对应的指标关联系数：

其中，ζ_i(j)为电力零售商i的指标j的关联系数；ρ∈[0,1]为分辨系数；x_i(j)表示表示经无量纲化处理后电力零售商i的指标j值；x₀(j)表示经无量纲化处理后指标j的预设评价参考值。

3.如权利要求2所述的一种电力零售商关联度的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述各指标的权重值和所述各指标关联系数，利用所述灰色综合评价方法计算电力零售商整体关联度，具体为：

根据以下公式计算电力零售商整体关联度：

其中，γ_i为电力零售商整体关联度；ζ_i(j)为电力零售商i的指标j的关联系数；w_i(j)表示电力零售商i的指标j的权重值。

4.如权利要求1所述的一种电力零售商关联度的数据处理方法，其特征在于，所述无量纲化处理，具体为：对于整体性监测指标值，采用改进功效系数法来进行无量纲化处理；对于个体性监测指标值，采用综合指数法来进行无量纲化处理。

5.如权利要求1所述的一种电力零售商关联度的数据处理方法，其特征在于，所述根据所述历史经营数据计算得到整体监测指标值和个体监测指标值，具体为：

根据预设的电力零售商经营数据监测指标体系和所述历史经营数据，计算得到整体监测指标值和个体监测指标值；

其中，所述整体监测指标值包括：电力零售市场集中度、零售市场平均购电成本、零售市场平均售电收入、零售市场平均净售电收入和零售公司盈利比率；

所述个体监测指标值包括：电力零售商购电均价、电力零售商售电均价、电力零售商净收入和电力零售商财务指标；

所述电力零售商财务指标包括：资产负债率、速动比率、总资产周转率、营运资本周转率。

6.如权利要求5所述的一种电力零售商关联度的数据处理方法，其特征在于，所述结合层次分析法及专家评分法，通过对所述整体监测指标值和所述个体监测指标值中的因素两两比较构造判断矩阵，具体为：

建立层次结构模型，所述层次结构模型即为所述预设的电力零售商经营数据监测指标体系；

构造判断矩阵，利用所述专家评分法确定所述判断矩阵中所述因素的两两相对重要性；

进行一致性校验，当一致性比例小于0.1时所述判断矩阵满足一致性。